package com.pan.common.algorithm.basic.sortadvance;

import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;

import java.util.*;


/**
 * 归并排序（Merge Sort）是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
 * 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
 *
 * 归并操作，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。
 * 如　设有数列{6，202，100，301，38，8，1}
 * 初始状态：6,202,100,301,38,8,1
 * 第一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3；
 * 第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4；
 * 第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4；
 * 总的比较次数为：3+4+4=11；
 * 逆序数为14；
 *
 */
public class MergeSort{

    // 我们的算法类不允许产生任何实例
    private MergeSort(){}

    // 将arr[l...mid]和arr[mid+1...r]两部分进行归并
    private static void merge(Comparable[] arr, int l, int mid, int r) {

        Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, l, r+1);

        // 初始化，i指向左半部分的起始索引位置l；j指向右半部分起始索引位置mid+1
        int i = l, j = mid+1;
        for( int k = l ; k <= r; k ++ ){

            // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
            if( i > mid ){
                arr[k] = aux[j-l]; j ++;
            }
            // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
            else if( j > r ){
                arr[k] = aux[i-l]; i ++;
            }
            // 左半部分所指元素 < 右半部分所指元素
            else if( aux[i-l].compareTo(aux[j-l]) < 0 ){
                arr[k] = aux[i-l]; i ++;
            }
            // 左半部分所指元素 >= 右半部分所指元素
            else{
                arr[k] = aux[j-l]; j ++;
            }
        }
    }

    /**
     * 关于递归的调用，不要纠结于自己调用了自己，
     * 只要知道这调用了一个方法，这个方法在做什么即可。
     * 可以当做是调用自己，也可以理解调用了和自己同名的另一个方法，执行完了，就结束了。
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     */
    // 递归使用归并排序,对arr[l...r]的范围进行排序
    private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r) {

        if (l >= r) {
            System.out.println("每一次sort内arr：" + ArrayUtils.toString(arr) + "，l为：" + l +"，mid为：-"+ ",r为：" + r);
            return;
        }
        int mid = (l+r)/2;
        System.out.println("第一次sort前arr："+ArrayUtils.toString(arr)+"，l为："+l+"，mid为："+mid+",r为："+r);
        sort(arr, l, mid);
        System.out.println("第一次sort后arr："+ArrayUtils.toString(arr)+"，l为："+l+"，mid为："+mid+",r为："+r);
        sort(arr, mid + 1, r);
        System.out.println("第二次sort后arr："+ArrayUtils.toString(arr)+"，l为："+l+"，mid为："+mid+",r为："+r);
        merge(arr, l, mid, r);
        System.out.println("第一次merg后arr："+ArrayUtils.toString(arr)+"，l为："+l+"，mid为："+mid+",r为："+r);
        System.out.println("-------------------------------------------------------------------------------");
    }

    public static void sort(Comparable[] arr){

        int n = arr.length;
        sort(arr, 0, n-1);
    }

    // 测试MergeSort
    public static void main(String[] args) {

        // Merge Sort是我们学习的第一个O(nlogn)复杂度的算法
        // 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
        // 注意：不要轻易尝试使用SelectionSort, InsertionSort或者BubbleSort处理100万级的数据
        // 否则，你就见识了O(n^2)的算法和O(nlogn)算法的本质差异：）
        int N = 10;
        Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 10);
        SortTestHelper.testSort("com.pan.common.algorithm.basic.sortadvance.MergeSort", arr);
        System.out.println(ArrayUtils.toString(arr));
        return;
    }
}